不均一系触媒では、反応経路と可能性が変動するため、計算には複雑な計算プロセスが必要です。現在、プログラミングと機械学習を巧みに組み合わせたおかげで、研究者らはシミュレーション速度の劇的な向上を達成し、リソースを大量に消費するプロセスのエネルギー効率を向上させました。二酸化炭素を燃料に変換する反応について報告された結果は、解重合やバイオマスの価値化など、他の産業に関連する反応にすぐに応用できる可能性があります。
「私たちは手動のシミュレーションでは達成できない理解を解き放ち、発見を桁違いに加速できる可能性があります。」と氏は言います。 ヌリア・ロペス この研究を主導したカタルーニャ化学研究所の博士。このフレームワークは、触媒作用、特に一般にフィッシャー・トロプシュと呼ばれる合成ガスから長鎖炭化水素を生成するプロセスにおける選択性と反応性の予測を容易にします。 「これまで、コンピューターによる計算は中間体の面倒な手動モニタリングによって制限されていました…また、代替反応経路が出現するにつれて何百もの長時間実行されるプロセスも必要でした」と彼女は付け加えた。新しいプログラムは速度に加えて、選択性、反応速度、収率などの特性、つまり「観察可能なもの」を予測するとロペス氏は説明します。 「これは実験結果と直接比較でき、プログラムの可能性を示しています」と彼女は付け加えた。
均一系触媒や酵素触媒では、活性部位は通常、少数の原子に限定されていると材料科学とシミュレーションの専門家が説明する アナスタシア・アレクサンドロワ、米国カリフォルニア大学ロサンゼルス校出身。 「不均一触媒反応では、表面が大きく、多くの場合複雑であるため、試薬の結合部位としてさまざまな可能性が存在します」と彼女は言います。さらに、触媒の表面は驚くほど動的です。反応が進行するにつれて、「反応物質の影響下で…あらゆる活性部位に多くの異なる微小環境を作り出す」再構築プロセスが発生します。可能性のある経路とネットワークのスキャンは、手動で実行すると「必要な時間とコンピュータ リソースの点で克服できず、またエラーが発生しやすい」と Alexandrova 氏は言います。 「この論文は正しい方向への重要な一歩を示しています。 [studying] 反応は…機械学習のおかげでより速くなりました。」
AI、機械学習、ニューラル ネットワークとは何ですか?
人工知能 (AI) は、接続されているもののより単純なさまざまなプロセスを包含するために誤って使用されることが多い包括的な用語です。
AI 推論、フィードバックへの応答、意思決定など、通常は人間のみが実行できるタスクを実行する機械やコンピューター プログラムの能力です。
生成AI は、トレーニング データセット内のパターンを分析および検出して、ユーザーからのリクエストに応じてオリジナルのテキスト、画像、ビデオを生成する AI の新しい亜種です。 ChatGPT、Microsoft Copilot、Google Gemini、そして最近では X’s Grok はすべて、生成 AI を使用するチャットボットの例です。
ニューラルネットワーク データの統計的パターンを識別、分析し、そこから学習する、生物学的な脳に似た人工ニューロンの相互接続されたアレイです。
機械学習 は、プログラマーが明示的に要求しなくても、機械がデータセットから学習し、新しいデータに基づいて予測できるようにする AI のサブセットです。機械学習モデルは、受信するデータが増えるほどパフォーマンスが向上します。
ディープラーニング は、多くの層を持つニューラル ネットワークを使用して、非常に大規模なデータセットからの複雑なデータを分析する、拡張されたタイプの機械学習です。深層学習のアプリケーションには、音声認識、画像生成、翻訳などがあります。
大規模な言語モデルまたは LLM 言語を理解して生成するために大量のデータでトレーニングされた深層学習の一種です。 LLM は、シーケンス内の次の単語を予測することでテキスト内のパターンを学習し、これらのモデルは散文を書いたり、インターネットからのテキストを分析したり、ユーザーと対話したりできるようになりました。
従来の密度汎関数理論 (DFT) プログラムは 100 処理時間で最大 500 ステップを予測しますが、この新しいソリューションは検索を桁違いに高速化し、同様の時間で 370,000 の可能な経路をシミュレーションします。 「そのスピードは印象的です。わずかな時間とコストで重要な反応を特定します」とインドの TCG Crest でまもなく着任予定のクマール氏は言います。そして、おそらく最も重要なことは、「スーパーコンピューターで通常必要とされる膨大なエネルギー消費がないこと」です。持続可能性へのメリットに加えて、自動アルゴリズムにより、科学者は重要な計算のみに正確で低速なコンピューティング ツールを優先できる可能性があるとクマール氏は説明します。 「フィッシャー・トロプシュのようなプロセスでは、潜在的な経路の数が数十万に爆発的に増加します…従来の技術では計算に何世紀もかかります」と彼は言う。現在、ニューラル ネットワークは反応経路を自動的に発見し、複雑な触媒プロセスの研究をスピードアップできるようになりました。
ロペス氏は、複数の触媒にわたるプロセスのシミュレーションにおける類似性が、産業用途におけるアルゴリズムの応用を飛躍的に促進する可能性があると説明しています。フィッシャー・トロプシュの後、グループはバイオマスの価値化やプラスチックのリサイクルなど、他の複雑な反応を計算することができました。 「私たちの目的は、産業研究開発の厳しい環境に移行し、コードのセキュリティ、堅牢性、持続可能性、アクセシビリティなど、学術界で見落とされがちな側面を研究することです」と筆頭著者は述べています。 サンティアゴ・モランディ。 「この予備的なプラットフォームは、理論と実験の間の潜在的な架け橋を提供し、化学反応器の迅速なデータ駆動型の最適化を可能にします。」
#機械学習は不均一系触媒シミュレーションを劇的にスピードアップします